智能制造是一个广泛的概念，它不是可以直接在生产过程中实现的东西，而是各种技术和解决方案的组合，如果在制造生态系统中实施，这些技术和解决方案统称为智能制造。所有这些技术和解决方案可分为三大类，即连通性、智能性和柔性自动化，并被广泛地称为使能技术。

　　数据是智能制造业增长的核心，数据将决定什么时候该做什么，对这些数据的分析将有助于提高生产过程的效率。MarketsandMarkets副总裁SachinGarg说，公司一直在不断地投资和探索这些使能技术带来的好处。制造业生态系统尚未全面发展和采用这些技术，然而，这些技术可能会给当前情况下的制造方式带来巨大的变化。

　　智能制造市场的诱人机遇

　　根据全球研究公司MarketsandMarkets的一份报告，到2023年，智能制造市场预计将达到2990亿美元，在2018年至2023年间以12%的复合年增长率增长。

　　数字孪生

　　过去，工程师们用建立一些科学模型来理解现实世界的问题。在工业化初期，这是相对容易的，但随着机器变得复杂，其模型也变得复杂。数字孪生在过去50年中存在感并不强，但现在它被广泛使用，这主要是因为传感器和网络技术的创新和进步，这有助于数字化现有的或新的模型。其他与数字孪生兄弟相关的技术包括工业物联网、人工智能和增强现实与虚拟现实。

　　制造业中的区块链

　　区块链仍处于发展的初级阶段，但在制造生态系统中有着巨大的发展空间。以一种非常简单的方式，只要有一个交易，该交易被验证，记录和安全，整个概念被称为区块链。供应链和智能合约是区块链在制造业中的重要应用。制造业的区块链市场尚未完全发展，因此我们预计从2020年起，该市场将开始产生可观的收入。

　　工业网络安全

　　智能制造就是数据，所以在智能制造生态系统下实现的所有设备、组件和系统都是由数据驱动的。为了保护这些数据组织，应实施强大的工业网络安全，因为这对制造车间的顺利运行非常重要。先进的网络安全产品为关键基础设施提供全面的安全保障，确保系统的机密性和完整性。

　　工业机器视觉

　　工业机器视觉是机械、光学、电子和软件系统的组合，用于检测物体、表面、材料和制造过程中的缺陷。近年来，机器视觉在智能制造的生态系统中得到了广泛的应用，有助于提高产品质量，增加灵活性，提高操作效率。机器视觉与机器人系统、人工智能相结合，将进一步有助于强化智能制造理念下的制造系统。

　　机器状态监测

　　机器状态监测是在自动化的帮助下确定机器的运行状态和状态以检测潜在故障的过程。机器状态监控优化了设备的准备状态，减少了维护和人员配置要求，它用于防止计划外停机，减少停机时间，并优化机器性能。该技术主要分为预防性机器监测和预测性机器监测。预测性监控允许公司在停机前发现潜在故障、诊断问题并选择补救措施。

　　制造业市场中的人工智能

　　制造业已经在经历实施人工智能的好处。协作机器人、预测维修是实现制造业人工智能的少数应用。其中，预测性维修利用人工智能提前预测任何机器或其部件的故障。协作机器人就是这样一种人和机器必须在水池中工作的应用，人工智能使之成为可能。

　　三维打印

　　工业3D打印应用于各种各样的应用，如工具、机器人和特殊机械。机器人技术是汽车、航空航天和国防等工业的重要组成部分。工业3D打印简化了制造工具的昂贵和耗时的过程，消除了装配线，从而降低了劳动力成本。工业3D打印还用于开发重型设备和机械部件等特殊机械。